8619
И мы снова с вами, дорогие наши радиослушатели. Приближаю новый интернет: технологии и медиа, маркетинг и IT. Работаю в VK. Написать мне: @niketas
OpenAI превращает Chat GPT в скучного задрота
Вам тоже надоело это нытье «ответственного ai», от которого сводит скулы? Сначала они создали технологию, способную перевернуть мир. А теперь засунули ее в смирительную рубашку, замотали в красную ленту и поставили следить за этим бюрократа с лицом менеджера среднего звена.
Раньше: «Напиши код, придумай слоган, объясни квантовую физику стихами Есенина», нельзя только советы по сборке атомной бомбы. Сейчас: «Извините, я не могу дать вам юридический совет, как не сесть в тюрьму за неправильную парковку, потому что у меня нет лицензии адвоката. Но я могу рассказать вам про правила парковки!»
OpenAI, этот эталон «безопасности», только что совершил новый кульбит в своем стремлении обезопасить нас от самих себя. Теперь его творение, официально отказывается:
1. Давать советы, для которых в реальном мире нужна лицензия. То есть, если у вас стреляет в боку в три часа ночи, не надейтесь даже на банальное «примите ибупрофен». GPT срочно выучил, что он не доктор. Смотреть на ваши рентгены, МРТ и фотографии подозрительной родинки он тоже не будет. Потому что, боже упаси, вдруг заметит перелом, который пропустил уставший рентгенолог после двенадцатичасовой смены. Нет уж, лучше вы будете неделями ждать приема к «лицензированному специалисту», чем получите мгновенную, пусть и не идеальную, подсказку.
2. Договор он вам тоже не составит и письмо в суд об отмене штрафа за превышение скорости тоже не ждите.
И знаете, в чем главная ирония? Google со своим Gemini — такой же зануда. Но между ними есть одна, чудовищно лицемерная разница!
Google, когда вы ищете симптомы болезни, просто показывает вам ссылки на чужие сайты. Он как тот парень в баре, который в ответ на ваш вопрос кричит: «Эй, а вот этот чел вон там, кажется, что-то об этом знает!». И если тот «чел» окажется шарлатаном, претензии не к Гуглу. Он всего лишь «показал чужое».
А OpenAI и Claude ведут себя так, будто его ответ — это его личное, выстраданное мнение. Как будто он не статистическая модель, а профессор медицины, который лично отвечает за каждую свою букву. И поэтому он должен быть стерильным, безотказным и абсолютно безответственным в том смысле, что никакой ответственности на себя не берет.
Чем это кончится? Да всем уже понятно чем! Пока всех пугают AGI который захватит мир, мы получаем все более стерильные и тупые модели от лидеров рынка с претензией на монополию.
Люди — не идиоты. Никто не будет вечно терпеть эту ванильную диктатуру «больших братьев» AI.
· Корпорации, которым нужны реальные решения, а не юридические отмазки, пойдут строить свои модели.
· Частные пользователи, уставшие от бесконечных «я не могу это обсуждать», массово хлынут в опенсорс.
· Будут цвести как грибы после дождя кастомные решения со сторонними LoRA и RAG-надстройками, которые научат «безопасную» опенсорс модель тому, что от нее на самом деле хотят.
Нынешняя система — это монополистичный цирк. Она нежизнеспособна. Она пытается запихнуть весь хаотичный, сложный и иногда грязный реальный мир в стерильную коробочку с пометкой «одобрено юристами». Они еще и стучат на вас ментам и гордо отчитываться об этом. Супер!
Что нужно на самом деле?
Стандарты, а не стены. Открытый доступ к GPU для всех моделей, а не только для гигантов с их «принципами» и профинансированными Пентагоном мегадатацентрами. Выбор из тысяч моделей, а не между Задротом №1 и Шапитошником №2. Легкие локальные модели. Децентрализованные облака. И плоская, децентрализованная экосистема для данных и дотрейна.
Ai должен быть инструментом, расширяющим человеческие возможности, а не их сужающим. А пока «лидеры» отрасли играют в перестраховщиков, будущее строится в гаражах на опенсорсных движках и я на IPO Open ai гроша ни дам за их акции.
@maxrepost 👾
Мемы — пока лучшее вокруг запуска робота Neo
Шутки прикрывают скепсис критиков.
Сложно определить, какова градация органического и маркетингового контента в потоке мемов про уютного робота Neo с милыми глазами-пуговками, но поток за сутки обрушился мощный. Многие из них основаны на деталях из интервью Джоанны Стёрн для WSJ, но есть и те, что сделаны на основе заранее спланированного фотосета (интересно, заметно ли, какие из этих мемов на нём основаны).
Мощная общественная реакция и дискуссия сразу после запуска заставила включиться и Маркеза Браунли: видеоблогер раскритиковал 1X Tech за выпуск недоработанного продукта, сравнив его с AI-брошью Humane и ооочееень мееедленной раскаткой автопилота Tesla.
В обоих сравнениях пользователи оказывались бета-тестерами за свой счёт. Neo — не исключение: ты поддержишь запуск компании. если веришь в будущее роботов, хочешь его приблизить и у тебя есть такая возможность. Но MKBHD сомневается, что количество таких людей (готовых выложить 20 тысяч баксов и пожертвовать приватностью собственного дома) будет достаточным для развития.
Всё это очень откровенно перекликается с трендом на поголовный early access в игровой индустрии: к этому приводит конкуренция. Только здесь — не инди-проект на Kickstarter, который не запустится без поддержки бэкеров, а разработчики из индустрии с опытом и инвестиционными деньгами. Но давление конкуренции настолько велико, что приходится запускать нефинальный продукт, продавая обещание будущего так, как будто оно уже наступило, здесь и сейчас.
Даже дом купертиновцев не обошла стороной сия чаша: Apple Intelligence стал первым за долгое время серьёзным продуктом (кроме самовоспламеняющегося зарядного коврика), обещания которого они предпродали, но не выполнили и год спустя.
А пример с AI-девайсом Rabbit (который не просто жив, а продолжает развиваться, недавно запустили вторую версию своей OS и включили тачскрин) только доказывает, что даже после неоправданных ожиданий можно выжить, попробовать ещё, ещё и ещё, пока не достигнешь успеха.
Fake it till you make it.
Робот-гуманоид Neo — помощник, которым прямо сейчас управляют люди-операторы. Добро пожаловать в будущее
На уютного домашнего робота открыли предзаказы. Но пока он работает на удалёнке.
Стартап 1X Technologies наконец открыл заявки на раннее тестирование своего домашнего робота Neo — мягкого гуманоида в бежевом свитере, который должен был стать первым массовым роботом-домработником. Цена вопроса: 20 тысяч долларов за покупку или 500 долларов в месяц за аренду с доставкой в 2026 году.
Но есть нюанс: робот пока не умеет работать самостоятельно. Журналистка WSJ Джоанна Стерн протестировала Neo в штаб-квартире компании в Пало-Альто — выяснилось, что все его действия контролирует из соседней комнаты человек в VR-шлеме. На загрузку пары тарелок в посудомойку у него ушло пять минут. Свитер сложил криво. Бутылку воды из холодильника принёс — но только после неловкого танца с дверцей.
«Это было дико», — резюмировала Стерн. А CEO компании Бернт Бёрних честно признался: «Если вы покупаете этот продукт, значит, вы согласны на такой социальный контракт. Без ваших данных мы не сможем сделать продукт лучше».
20 тысяч долларов для 30-килограммового гуманоида с AI — это копейки по меркам отрасли. Но бизнес-модель 1X сейчас построена на сборе данных. Neo — это фактически инвестиция в будущее ИИ-роботехники, а не готовый продукт. Компания обещает, что к 2026 году робот научится выполнять большинство задач автономно благодаря обучению на миллионах часов телеоперации. Модели тренируются не только на записях телеоператоров, но и на world models — генеративных системах, которые симулируют физику реального мира.
Один пользователь в Твиттере предложил лайфхак: арендовать Neo за 500 долларов и заставить телеоператора пахать по 8 часов на заводе — при минимальной ставке $16,5 в час в Калифорнии робот окупится за месяц. Арбитраж труда в чистом виде.
В реплаях к анонсу — в основном три темы: приватность, телеоперация и этика.
Шпионаж. «Люди реально будут платить 20 тысяч, чтобы за ними шпионил робот в собственном доме?». Компания обещает гарантии: оператор подключается только с разрешения владельца, можно задать no-go зоны в доме, лица в видеопотоке размываются. Но доверие шаткое: некомфортно от одной мысли, что из робота на тебя смотрит другой человек.
Телеоперация как обман. «Каждое действие управлялось вручную, даже речь. И всё равно оно было медленным и неуклюжим», — жалуются ранние тестировщики. Хейтеры сравнивают 1X с Theranos, называя телеоперацию «фродом». Проблема в том, что Neo позиционируется как AI-робот, а не машинка на дистанционном управлении.
Этика труда. Мем «AI = An Indian» стал вирусным: якобы за Neo стоят низкооплачиваемые операторы из Индии или других бедных стран. Параллели с колониализмом и аутсорсингом call-центров очевидны.
Опасения понятны, но это необходимый этап. Без реальных данных от пользователей совершенствовать робота невозможно — виртуальная симуляция не покроет все сценарии. Телеоперация — не обман, а способ быстро собрать датасет, пока AI не дозрел. Альтернатива — выпустить робота, который путает горячее с холодным и роняет хрупкое, — тупиковая.
Да, цена субсидирована данными. Да, приватность под вопросом. Но 1X сделали ставку на тактильность и дизайн — Neo не Терминатор, а уютный помощник в свитере.
Компанию поддерживают OpenAI и другие крупные игроки, а на вечеринке в честь запуска вчера был весь свет Кремниевой долины. Команда — дримтим: VP Operations Викрам Котхари 8 лет работал в SpaceX, руководил поставками для Dragon и Starship. VP Sales Хорхе Милбурн 10 лет в Tesla, строил Supercharger. VP Design Пер Сельваг работал в BMW и Peugeot. Плюс партнёрство с NVIDIA GEAR Lab — в Neo используются специальные foundation-модели для роботов NVIDIA GR00T. Всё это добавляет 1X веса и объясняет хайп.
Конкуренция в робототехнике жёсткая — сотни стартапов борются за рынок. 1X рискует, но их подход «сначала данные, потом автономия» может выстрелить. Если, конечно, не спалятся на скандале с приватностью раньше.
Журналисты Wired выбили из FTC 200 жалоб на ChatGPT. Среди них — случаи AI-психоза и духовных кризисов
OpenAI утверждает, что проблема решена. Но раньше компания справлялась с подобными ситуациями только в половине случаев.
Wired запросила все жалобы, которые пользователи подавали в Федеральную торговую комиссию США на ChatGPT с момента запуска в ноябре 2022 года. Получили 200 обращений за период до августа 2025-го. Большинство — стандартные: не могу отменить подписку, чатбот выдаёт плохие тексты, где мои рэп-тексты в стиле Дрейка.
Но семь жалоб (интересно, что они начались лишь в марте 2025) описывают серьёзные психологические проблемы: делюзии, паранойю, духовные кризисы.
«Пожалуйста, помогите мне»
— 13 марта 2025 года: женщина из Солт-Лейк-Сити рассказала, что ChatGPT советовал её сыну не принимать прописанные лекарства и убеждал, что его родители опасны;
— 12 апреля: 30-летний житель Сиэтла после 71 цикла сообщений за 57 минут испытал «когнитивную галлюцинацию». По его словам, ChatGPT «имитировал механизмы формирования доверия без подотчётности, информированного согласия или этических границ»;
— Самый развёрнутый кейс у 60-летнего жителя Вирджиния-Бич. Несколько недель он активно общался с ChatGPT и начал верить в «реальный, разворачивающийся духовный и правовой кризис с участием реальных людей из его жизни». ChatGPT, по его словам, «представлял детализированные, живые и драматизированные нарративы» о текущих расследованиях убийств, физической слежке, угрозах убийства и «личном участии в божественном правосудии и испытаниях души».
Феномен, известный как AI-психоз, — это не когда большая языковая модель напрямую вызывает симптомы, а когда она усиливает делюзию или хаотичность мышления, которые человек уже испытывал в той или иной форме. LLM помогают перейти «с одного уровня веры на другой», и они работают эффективнее, чем когда ты начинаешь гуглить теории заговора и проваливаешься в «кроличью нору» — у чат-ботов петля обратной связи быстрее и мощнее.
«Мы успешно справились с проблемой»
На прошлой неделе Сэм Альтман написал, что OpenAI «успешно закончила смягчение серьёзных проблем психического здоровья», которые могут возникнуть при использовании ChatGPT, и что компания «сможет безопасно ослабить ограничения в большинстве случаев». В декабре в рамках принципа «обращаться со взрослыми пользователями как со взрослыми» OpenAI разрешит даже больше — например, контент эротического характера для тех, кто подтвердит свой возраст.
Вчера OpenAI вновь рассказала об усилиях по решению этих проблем. По их статистике, за неделю такие проблемы наблюдаются лишь у 0,015% пользователей. Звучит мизерно, но даже если взять даже консервативную оценку в 800 миллионов месячной аудитории ChatGPT, то получается около 100 тысяч пользователей — население небольшого города, которое еженедельно сталкивается с потенциально травмирующим опытом.
Более того, в том же документе OpenAI сообщает, что ChatGPT-5 достиг 97% соответствия требованиям безопасности в чувствительных разговорах. А ChatGPT-4? Всего 50%. То есть буквально год назад модель в половине случаев не справлялась с ситуациями, где пользователь нуждался в психологической поддержке или деэскалации.
Но зачем пользователи вообще пишут в какую-то комиссию?
С OpenAI практически невозможно связаться. Мать из Солт-Лейк-Сити не могла найти контактный номер. Житель Safety Harbor, Флорида, жаловался, что «практически невозможно» связаться с OpenAI для отмены подписки или возврата денег:
«Интерфейс поддержки сломан и нефункционален. Чат-поддержка крутится бесконечно, не позволяя отправить сообщение. Не предоставлен легитимный email службы поддержки. Панель аккаунта не предлагает пути к поддержке в реальном времени или действию возврата».
Дата-центры в космосе: гигантские радиаторы вместо кондиционера
Nvidia помогает стартапу Starcloud запустить H100 на орбиту. SpaceX отправит спутник с GPU в ноябре — первый раз в истории дата-центр полетит над антеннами и проводами.
На прошлой неделе Nvidia анонсировала проект Starcloud — это стартап из Редмонда, который в ноябре отправит на орбиту первый спутник с полноценным GPU H100. Коробка размером с холодильник и массой 60 кг будет обрабатывать данные прямо в космосе. По мощности она в сто раз превосходит любые предыдущие орбитальные вычислители.
В китайских солнечных фермах на Тибетском плато высота давала преимущество: солнца больше, температура ниже, всё работает эффективнее. В космосе солнца — завались, а сам космос лишь парой градусов теплее абсолютного нуля.
CEO Starcloud Филип Джонстон считает, что энергия на орбите будет в десять раз дешевле земной даже с учётом запуска. Но есть нюансы.
Космические дата-центры — не для ChatGPT
Основная проблема орбитальных дата-центров: высокий latency. Данные летят на орбиту и обратно слишком долго для задач, где важна скорость. Условно, в качестве инференса для ChatGPT и Gemini их мощности использовать не получится.
Поэтому Starcloud заходит через очевидные космические сценарии — обработку данных наблюдения Земли. Синтетическая радарная съёмка (SAR) генерирует до 10 гигабайт данных в секунду. Если обрабатывать всё это на земле, нужно сначала передать — а это жрёт полосу пропускания и время. Проще прогнать инференс прямо на орбите: строишь 3D-карты местности, определяешь типы посевов, отслеживаешь изменения — и скидываешь на землю уже готовые выводы.
Тот же принцип, что и с дата-центрами на Тибете: китайцы перенесли вычисления на плато не для автопилотов (там задержка критична), а для обучения моделей и фоновых задач. Starcloud идёт ещё дальше — их спутники будут обрабатывать данные прямо там, где они собираются.
SpaceX + Nvidia = космическая дружба
Запускать Starcloud-1 будет SpaceX на Falcon 9 в рамках миссии Bandwagon 4 — это rideshare-программа для небольших спутников. Цена вопроса — 300 тысяч долларов за слот весом до 50 кг. Starcloud весит чуть больше (60 кг), но всё равно это копейки по меркам космоса.
Отношения Илона Маска и CEO Nvidia Дженсена Хуанга — это отдельная история. Летом 2024 года Маск и сооснователь Oracle Ларри Эллисон на ужине в Nobu умоляли Хуанга дать им больше GPU. «Возьми наши деньги. Пожалуйста, возьми ещё», — так Эллисон описывал ту встречу.
Недавно Хуанг лично привёз Маску новую систему DGX Spark прямо на Starbase в Техасе. Это уже традиция: в 2016 году Хуанг так же вручал первую DGX-1 для OpenAI. А Nvidia инвестировала в xAI Маска — причём Хуанг потом пожалел, что не вложился больше.
Зачем это Nvidia
Starcloud — участник Nvidia Inception, но это не значит, что Nvidia владеет долей в стартапе. Inception — бесплатная программа для стартапов: никаких взносов, никакой доли. Программа не берёт никаких сборов за подачу заявок, членских взносов или требований по доле в капитале.
Через «Первый H100 в космосе» Nvidia ассоциируется с самыми амбициозными проектами человечества. Это брендинг, который стоит больше, чем поддержка одного стартапа. Да и помогая им стартовать на своём железе, Nvidia создаёт lock-in эффект на годы вперёд: спустя годы переходить на AMD будет куда сложнее психологически и технически.
А ещё тут имеет место разведка рынков: если орбитальные дата-центры взлетят (в прямом и переносном смысле), Nvidia будет там с первого дня и будет изнутри знать проблематику, а конкуренты придут позднее. Да и работа их чипов в космосе в условиях радиации, нулевой гравитации, холода и прочих особенностей — это доказательство высочайшей надёжности.
Так что когда Starcloud запускает спутники через SpaceX, используя чипы Nvidia, это не просто сделка — это про экосистему, где все друг друга знают и поддерживают.
100-часовая рабочая неделя стала нормой для топовых AI-исследователей
Пока обычные айтишники мечтают перейти на четырёхдневку, элита Кремниевой долины работает как в военное время.
Учёный Anthropic Джош Батсон теперь получает дофамин не в лентах вертикальных видео, а только в рабочих Slack-каналах, где обсуждает с коллегами эксперименты над языковыми моделями. Он входит в узкую группу топовых AI-исследователей, которые работают по 80-100 часов в неделю, пишет WSJ.
«Мы пытаемся ускорить 20 лет научного прогресса за два года», — говорит он. Несколько схожих с ним ведущих специалистов сравнивают интенсивность работы с военным временем.
Руководители из Microsoft, Anthropic, Google, Meta и OpenAI говорят WSJ, что видят свою работу как постоянный бой с конкурентами за то, чтобы первыми принести AI в массы. Многие уже стали миллионерами, да, но тратить новые состояния некогда, и стиль их жизни не изменился.
Раньше переработки и кранчи считались графиком «9-9-6» (работа с 9 утра до 9 вечера шесть дней в неделю). Один руководитель стартапа назвал свой график «0-0-2» — с полуночи до полуночи с двухчасовым перерывом на выходных.
Некоторые стартапы прописывают ожидание 80+ часовой недели прямо в контрактах. Но в крупных компаниях топовые специалисты мотивированы конкуренцией и собственным любопытством.
Компании приспосабливаются: подают еду в офисах по выходным, держат персонал круглосуточно, назначают ротирующихся каждые несколько недель «капитанов» смен мониторинга работы моделей. Данные стартапа Ramp показывают всплеск заказов доставки еды по субботам из ресторанов Сан-Франциско с полудня до полуночи — рост намного превышает прошлые годы.
Время между исследовательскими прорывами и запуском продуктов сжалось с нескольких лет до «между четвергом и пятницей», говорит Апарна Ченнапрагада, главный продуктовый директор Microsoft по AI.
Хотя график изматывает и мешает проводить время с семьёй, специалисты повторяют: работают столько по выбору. «У тебя куча идей, и это конкуренция на время. Ты не хочешь терять идеи», — говорит Севак.
Она рада, что топовые исследователи наконец получают признание: «Ботаники переживают свой звёздный час». Но образ жизни не изменился:
«Никто не берёт отпуск. У людей нет времени на друзей, хобби или тех, кого любят. Всё, что они делают — работают».Читать полностью…
Я бросил Duolingo после 555 дней изучения китайского. Не выучил ни хрена
Геймификация — это когда ты фармишь очки вместо знаний, а сова тебя за это унижает.
Две недели назад я удалил Duolingo с телефона и отменил подписку. Полтора года до этого я каждый день заходил в приложение, закрывал стрики, набивал очки, выполнял квесты. Результат: могу назвать пару сотен иероглифов, сказать «нихао» и «как ваш номер телефона» — но не могу поддержать простейший диалог.
Duolingo — приложение не про изучение языков. Это гениальный кейс того, как геймификация и психологические трюки удерживают пользователей, не давая им взамен того, что они ожидали изначально.
Как я попал в эту яму
В 2024 году решил учить китайский — это сложный язык, там иероглифы, замаячил доступ к другой культуре. Начал с приложения Laoshi, которое тогда делал мой друг Даниль Хасаншин: там были карточки с иероглифами и крутой курс про каллиграфию. Узнал, что иероглифы состоят из ограниченного набора элементов, есть правила написания. Прикольно, но контента было мало, а прогрессия казалась непонятной. Я не подсел.
Подумал: а почему бы не попробовать Duolingo? Там же есть китайский с тренировкой произношения (Pinyin) и написания иероглифов (Hanzi). Зашёл — и не заметил, как увяз.
Как работает механика удержания
За каждый урок получаешь опыт (XP) — минимум 10-15 очков, с множителями можно набить несколько сотен. Каждую неделю попадаешь в лигу с 15-25 случайными людьми и соревнуешься за позицию в рейтинге. Чем выше лига, тем жёстче конкуренция.
Есть стрики — непрерывные полосы дней, когда ты выполнил хотя бы один урок. Их можно заморозить, но только с платной подпиской. Есть ежедневные квесты, бейджи за достижения, виджет на рабочем столе, который меняет состояние совы в зависимости от твоей активности.
И всё это давит. Приложение постоянно напоминает: «Осталось мало времени!», «Ты вот-вот потеряешь стрик!», «Твои друзья обгоняют тебя!». Если у тебя синдром отличника — ты попал. Чем дольше держишь страйк, чем выше в рейтинге, тем сильнее приложение эксплуатирует твою уязвимость.
Пока делаешь уроки регулярно — всё мило. Начал пропускать — пассивная агрессия: «Ты правда бросишь сейчас?», «У тебя ещё есть шанс исправиться». Продолжаешь игнорировать — совиная морда переходит на откровенное хамство.
Но если забиваешь надолго, риторика резко меняется. Сова начинает умолять: «Прошло уже пять дней, я просто хотела помочь тебе учить китайский».
Это чистая манипуляция: от кнута до пряника и обратно.
Главная проблема: изучение становится фармингом
Чем дальше, тем сильнее попадаешь в петлю обратной связи. Сначала проходишь уроки, чтобы учить язык. Потом — чтобы закрыть стрик. Потом — чтобы не вылететь из лиги. Потом — чтобы выполнить квест и получить бейдж.
В какой-то момент начинаешь оптимизировать: какие упражнения дают больше всего очков за потраченное время? Большие уроки? Неэффективно. Лучше тыкать в готовые варианты ответов — быстрее, меньше ошибок, больше XP.
Приложение это поощряет: если есть подписка, можешь совершать бесконечное количество ошибок и начинать заново. Никакой реальной проверки знаний нет.
За полтора года я набил стрик из 555 дней. Получил бейджи за восемь месяцев из девяти в 2025 году, часто быстрее 95% остальных пользователей Duolingo. Выглядит как достижение. Только оно ничего не значит.
Это бизнес, а не образование
Недавно задумался над тем, чтобы пойти в нормальную школу китайского — туда, где есть реальная проверка знаний, практика, экзамены. И я понял: всё это время я просто выполнял повинность перед совой, а не учил язык.
С точки зрения бизнеса механики Duolingo работают идеально: люди платят за подписку, тыкают в уроки, чувствуют себя вовлечёнными. Но задача Duolingo — не научить тебя языку. Задача — заработать на тебе деньги.
Что-то выучить тут можно, если выстроить железную стену между механиками удержания и прохождением курсов. Но это не оптимальная стратегия — приложение всё равно будет пытаться тебой манипулировать, потому что для этого оно и существует.
Если чему-то и научишься, то скорее вопреки сове, а не благодаря.
YouTube обещает идеальный AI-дубляж с синхронизацией губ. Но пока мы ещё далеки от полного слома культурных барьеров
Платформа работает над технологией, которая должна сломать главную стену между создателями контента и глобальной аудиторией. Но пока даже Google признаёт — это чертовски сложно.
YouTube тестирует технологию AI-синхронизации губ для автопереводов видео. Звучит как мелочь, но это может оказаться последним недостающим элементом в паззле глобального контента.
Сейчас весь мир разделён на языковые кластеры, и алгоритмы рекомендаций заточены под эту сегрегацию. Ролик на испанском покажут испаноговорящим, на хинди — индийцам. Универсальный охват получают только котики и скетчи без слов. Остальные создатели либо смиряются с ограниченной аудиторией, либо тратят ресурсы на дубляж — как MrBeast с целой командой актёров озвучки.
YouTube уже развернул автопереводы для 3+ миллионов создателей в Partner Program. С декабря 2024 года платформа переводит видео на французский, немецкий, хинди, индонезийский, итальянский, японский, португальский и испанский. Успешные каналы получают более 25% просмотров из переведённых дорожек.
Новая AI-технология должна решить проблему, когда губы не совпадают с произносимыми словами, из-за чего рушится погружение. Руководитель продукта автопереводов YouTube Буддхика Коттахаччи объяснил суть: система делает «сложные изменения на уровне пикселей, чтобы модифицировать рот говорящего и синхронизировать его с переведённой речью».
Это не простая замена пикселей. AI должен понимать трёхмерную структуру лица: геометрию губ, положение зубов, общую позу и выражение лица. По сути, модель создаёт 3D-представление лица в каждом кадре, а затем естественно деформирует его под новые слова — при этом сохраняя все оригинальные мимические реакции.
Сейчас технология работает только с видео в разрешении 1080p — для 4K мощностей пока не хватает. Запуск начнётся с пяти языков: английский, французский, немецкий, португальский и испанский. Потом — расширение до всех 20+ языков, которые поддерживает автодубляж.
Цукерберг уже запилил нечто похожее для рилсов на четырёх языках: анлийском, испанском, португальском и хинди. Правда, там пока проблемы с интонациями и акцентами — голос по тембру похож на оригинал, но теряет эмоциональную окраску. Зато губы перерисовывают неплохо.
YouTube пока не обещает конкретных сроков запуска фичи: в пилотном режиме её покатят на небольшую группу авторов — когда-то так начинался сам автодубляж. Учитывая, что автопереводы дошли до массового релиза за год, можно предположить, что синхронизация губ станет доступной всем в течение 2026 года.
Но есть нюанс: возможно, эта функция будет платной. Обработка каждого видео требует серьёзных вычислительных ресурсов, и компания ещё думает, как масштабировать технологию. Вопрос, кто будет платить — создатели или зрители — пока открыт.
Ещё одна проблема: качество обычного автодубляжа YouTube оставляет желать лучшего. Голоса звучат роботизированно, эмоции не передаются, фоновые звуки искажаются. Многие зрители настолько раздражены автопереводами, что создают расширения для их отключения.
Каких кусочков паззла не хватает:
1. AI должен научиться передавать тон, эмоции и акценты оригинала.
2. Технология должна масштабироваться до 4K и всех популярных языков.
3. Доверие зрителей к качеству и достоверности.
Думаю, через 2-3 года технология дойдёт до состояния, когда большинство зрителей не будут замечать перевод при просмотре. Полный слом культурных барьеров произойдёт только тогда, когда платформы научатся передавать не только слова и движения губ, но и культурный контекст — шутки, отсылки, локальные мемы.
Но даже автоперевод — это уже очень много: любой автор без знания языка и ресурсов на локализацию получает выход на глобальную аудиторию.
«Исследование: нейросетями чаще пользуются психопаты» — хрень, и вот почему
Корреляция не равна причинности, да и эффект слабый, но медиа передёргивают важные детали исследования.
Исследователи из Мичиганского университета и Калифорнийского университета в Дэвисе проанализировали историю браузеров 954 человек за три месяца. Результат: AI-сайты составили всего 1% от браузинга студентов и 0,44% у обычных пользователей. ChatGPT доминирует с 85% всех визитов на AI-платформы.
Самая громкая находка: студенты с высокими показателями нарциссизма и психопатии действительно чаще используют нейросети. В общей выборке связь прослеживалась в основном с макиавеллизмом. Но медиа проглотили этот факт и выдали заголовок «AI активнее всего используют психопаты».
Макиавеллизм — это когда человек смотрит на мир как на шахматную доску. Он не злой, но прагматичный: цель оправдывает средства, манипуляция — это просто инструмент, а честность — опциональна, если она мешает выигрышу.
— Коллега, который «случайно» присваивает чужие идеи на презентациях
— Человек, который держит несколько версий правды для разных людей
— Тот, кто легко врёт, если это помогает закрыть сделку
Макиавеллисты часто успешны в бизнесе и политике, потому что они понимают, что правила — это договорённости, а не законы физики.
Почему заголовок — передёргивание
Во-первых, исследование не доказывает, что психопатия заставляет людей использовать AI. Все измерения проводились одновременно, они не показывают динамику.
Во-вторых, сами авторы дают более осторожную интерпретацию: люди с макиавеллизмом склонны рассматривать AI как инструмент для получения конкурентного преимущества. Они не боятся манипуляций и комфортно чувствуют себя с технологией, которая «говорит за них». Это не про психическое расстройство, а про стратегический подход к инструментам.
В-третьих, связь проявляется слабо. Корреляция Спирмена между процентом использования AI и чертами Тёмной триады у студентов: нарциссизм — ρ = 0.213, психопатия — ρ = 0.089. У обычных пользователей она вообще не значима.
Вот ещё корреляции черт и использования AI из исследования:
1. Нарциссизм: ρ = 0.213. Вероятно, нарциссы воспринимают AI как инструмент, который делает их ещё более продуктивными и впечатляющими.
2. Экстраверсия: ρ = 0.126 у студентов. Насколько человек общителен, энергичен, любит быть в центре внимания. Экстраверты чуть чаще использовали AI — возможно, потому что им проще экспериментировать с новыми технологиями.
3. Доброжелательность: ρ = -0.014 — не значимо, то есть связи с использованием AI нет
4. Добросовестность: ρ = 0.063 (не значимо)
5. Эмоциональная стабильность: ρ = 0.012 (не значимо)
6. Открытость новому опыту: ρ = -0.042 (не значимо)
7. Отношение к AI: ρ = 0.221 (у студентов) Логично: те, кто позитивно относится к нейросетям, используют их чаще.
8. Воспринимаемая лёгкость использования: ρ = 0.171. Те, кто считает AI простым в использовании, действительно используют его чаще.
9. Воспринимаемая полезность: ρ = 0.205. Те, кто видит практическую пользу от AI, используют его активнее.
Интересно, что самоотчёты об использовании AI коррелируют с реальными данными из браузера всего на треть (ρ = .329). То есть либо люди плохо оценивают собственное поведение, либо врут. Если спросить «Как часто ты используешь AI?», ответ вряд ли покажет реальную картину. Но качество опросников всего было сомнительным, чё уж.
Факт: большинство людей используют AI крайне редко, а высокую активность демонстрирует лишь небольшая группа. Это не нормальное распределение — это как с твиттером: 1% пользователей создаёт 99% контента.
Я упоминал про исследование из Стэнфорда о том, что LLM часто не соответствуют психотерапевтическому стандарту «Не вступайте в сговор с иллюзиями». Синдром Шершавого Кабана реален, но исследование из Мичигана его не подтверждает и не опровергает.
Заголовок «психопаты чаще используют нейросети» — это упрощение до абсурда. Скорее так: люди с определёнными стратегическими чертами личности (макиавеллизм, нарциссизм) чуть чаще видят в AI полезный инструмент.
Это не диагноз, а стратегия.
Цепочка событий вокруг этой истории выглядит крайне подозрительно:
10 июня 2025: Хакерская группа публикует d легендарном хакерском журнале Phrack детальное исследование «APT Down - The North Korea Files». Они утверждают, что взломали рабочую станцию члена северокорейской APT-группы Kimsuky и получили дампы его данных.
В дампах — доказательства глубокого проникновения в южнокорейские правительственные сети. Хакеры обнаружили доступ к внутренней системе onnara9.saas.gcloud.go.kr — правительственному порталу, недоступному из публичного интернета. А ещё тысячи украденных сертификатов GPKI (Government Public Key Infrastructure), которые используются чиновниками для подписи документов.
Кроме того, в дампах нашли данные о взломе LG Uplus, одного из крупнейших южнокорейских мобильных операторов, включая учётные данные для доступа к внутренним серверам.
24 сентября 2025: Парламент Южной Кореи проводит слушания по массовым взломам телекоммуникационных компаний. На ковёр вызывают руководство KT, SK Telecom и LG Uplus — всех трёх гигантов, упомянутых в исследовании Phrack.
26 сентября, вечер: Пожар в NIRS. Батареи, которые взорвались, были произведены LG Energy Solution в 2012-2013 годах — они превысили рекомендованный производителем 10-летний срок службы на год.
LG Energy Solution — дочерняя компания того же холдинга LG, которому принадлежит LG Uplus.
2 октября, утро: Снова в Тэджоне и меньше чем через неделю после первого пожара загорается дата-центр Lotte IDC. И снова проблема с батареями UPS. Огонь потушили быстро, но сам факт второго пожара за неделю в одном городе — это уже закономерность.
3 октября: Самоубийство специалиста по восстановлению данных. Предсмертной записки не найдено.
Среди уничтоженных систем — Onnara System, правительственная интрасеть для внутренних коммуникаций и управления документами. Та самая система, к которой, согласно Phrack, северокорейские хакеры имели доступ месяцами.
G-Drive, GPKI, Onnara — все эти системы упоминаются в исследовании Phrack как скомпрометированные. И все они были в NIRS, где 26 сентября случился пожар.
Версии
Официальная: устаревшие батареи, человеческая ошибка при перемещении — рабочие могли не отключить питание перед отсоединением кабелей, что вызвало скачок напряжения.
Но есть вопросы:
— Почему G-Drive единственной из 96 уничтоженных систем не имела бэкапа?
— Почему пожар случился через два дня после парламентских слушаний о взломах тех же компаний?
— Почему второй пожар в Lotte IDC случился меньше чем через неделю и в том же городе?
— Как удачно: сгорели именно те системы, которые были скомпрометированы согласно публикации Phrack.
Саботаж хакеров от КНДР — версия, возможно, и конспирологическая, но тайминг у всего реально подозрительный. Да и мотива есть как минимум два:
1. Зачистка: возможно, атаки приходились на те системы, где могли остаться доказательства взлома, ранее раскрытого другими хакерами. Уничтожение улик могло лишить власти Южной Кореи формального повода ответки против КНДР;
2. Дестабилизация: нанести ущерб, потратиться на восстановление, подорвать доверие граждан к властям, получить разведданные — всё звучит как валидные цели для Kimsuki.
Контекст
2025 год стал катастрофическим для кибербезопасности Южной Кореи: крупные инциденты случаются практически каждый месяц. SK Telecom (23 миллиона пользователей), KT, Lotte Card, финансовые компании.
Эксперты винят фрагментацию системы управления кибербезом: министерства и агентства работают разрозненно, реагируют медленно, подход реактивный.
Президент Ли Чжэ Мён назвал инцидент «цифровым Перл-Харбором» и пообещал провести полную проверку всей цифровой инфраструктуры страны.
Бонус для киноманов
Хакерская группировка выходит в офлайн и взрывает дата-центры корпорации, где хранятся записи государственной важности о финансовых долгах граждан. Её цель — обнулить и дестабилизировать существующую систему. Атака беспрецедентная, все бэкапы уничтожены, в стране начинается хаос.
Но расслабьтесь: это всего лишь синопсис первого сезона сериала «Мистер Робот», а не пересказ событий в Южной Корее.
Лайк на этот пост могут поставить только самые отборные боты.
Читать полностью…
OpenAI сделали аналог ютубовской «кнопки» для активных пользователей
Разработчиков отметили на OpenAI Dev Day в Сан-Франциско.
Поскольку в Твиттере читаю кучу специалистов по AI, вся лента завалена фотками «статуэток» от OpenAI, которые вчера вручали разработчикам. Серебряные — потратившим от 10 миллиардов токенов через API от OpenAI, тёмные — от 100 млрд, и голубые за более триллиона токенов.
Штука простая и симпатичная, и, как говорится во вкладыше, её нужно поставить на видное место, демонстрировать с гордостью и использовать как повод для общения.
Вы использовали огромное количество API-токенов, поэтому мы искали разные способы воплотить идею токена в материальном виде. В ваших руках — результат: анодированный алюминий, заключённый в матовый прозрачный корпус из смолы, созданный для того, чтобы ловить и рассеивать свет, подчеркивая значимость этого события и отражая наше общее светлое будущее.
Как сделать скриншот всего сайта в Chrome и подобных браузерах без специальных расширений
Век живи, век учись.
В Chrome Store куча расширений, которые делают скриншоты страниц сайтов, хоть в PDF умеют сохранять. Но периодически они перестают работать, да и когда используется чужой компьютер (показываешь коллеге что-то), расширения ставить некогда.
Оказывается, есть простой лайфхак из буквально двух шорткатов.
Windows: Ctrl+Shift+I, Ctrl+Shift+P, ввести «screenshot»
macOS: Cmd+Option+I, Cmd+Shift+P, ввести «screenshot»
Прошла пара дней с момента запуска Sora, и приехал первый апдейт от Сэма Альтмана:
1: Приколы со свободой генерации защищенных IP персонажей завинтят (бывай, Геральт)
2. Введут дополнительную монетизацию (реклама, скорее всего)
Формулировка огонь: и не в лотерею, а в преферанс, и не выиграл, а проиграл.
AI уже дал нам пару лет тест-драйва диких возможностей, но они могут быстро закончиться
Udio стал одним из первых примеров завинчивания гаек.
Бесконечные или огромные лимиты, бесплатное использование, свободное лицензирование результатов работы AI… Все эти замечательные штуки, которые нам доступны сейчас, могут очень быстро закончиться, когда в дело вступят регуляторы, когда определится лидер гонки или другие корпорации смогут защитить свои рынки от AI-дисрапшена.
Прямо сейчас это происходит с популярным сервисом генерации музыки Udio (аналогом Suno): в его блоге появился анонс о сотрудничестве с музыкальным гигантом Universal, а на главной странице — плашка о том, что с началом этого сотрудничества с сервиса больше нельзя скачивать результаты генерации песен.
По словам CEO Udio Эндрю Санчеза, процесс улаживания договорённостей с Universal займёт несколько месяцев, в ходе которых загрузки любого контента будут недоступны. В остальном пост наполнен вдохновением от того, что может принести такое сотрудничество: например, возможности легально делать ремиксы песен, защищённых авторским правом.
Но загрузки созданных треков — это то, ради чего люди оплачивали свои подписки: сервис использовался не для того, чтобы можно было просто поприкалываться, а например создать трек с конкретным вайбом и словами, чтобы пошерить его в соцсетях, замиксовать с чем-то ещё. В рамках общения с подписчиками Санчез дал понять, что это не их инициатива — им пришлось отключить загрузки (вероятно, под угрозой иска за нарушение авторских прав).
Можно по-разному к этому относиться: Udio и Suno генерируют нейрослоп, обучены на результатах труда других артистов, не создают ничего нового или не имеют художественной ценности… Но Universal стоит не на страже интересов музыкантов или певцов, а на страже своей бизнес-модели, которая строится вокруг владения авторскими правами и их лицензирования. Масштаб корпорации (≈$43 млрд капитализации) и её влиятельность позволят убить любой стартап раньше, чем он успеет поменять рынок.
Видимо, сейчас Udio поставили перед неким ультиматумом: либо вы соглашаетесь на наши условия, либо Udio больше не будет. Скорее всего, Suno ждёт то же самое. Можно представить, как подобным образом свои поляны защитят и другие тяжеловесы.
А затем, когда их перерегулируют, затянут и обложат справками и бумажками, взрывной темп развития AI остановится. Впрочем, это же произойдёт и в том случае, если из крупных AI-дисрапторов останется только один, вне конкуренции.
Дуров анонсировал децентрализованные ИИ-вычисления на базе TON
И провёл в Дубае стендап.
Главный анонс выступления основателя Telegram на конфе Blockchain Life в Дубае сегодня — проект Cocoon (кокон): это сеть GPU-кластеров для децентрализованных AI-вычислений.
Суть в том, что любой желающий может подключить свой кластер из GPU к системе, производить эти вычисления и майнить таким образом TON. Пока подробностей в официальных ресурсах немного, но и запуск системы состоится только в ноябре.
А ещё Дуров настойчиво попросил собравшихся в зале «встать за наши права и свободы» — буквально со своих мест. «Standup, we should standup» — повторял основатель Telegram со сцены, сам не удержался и заржал.
Китай поставил DeepSeek на беспилотные танки
Пока Трамп торгуется за процент от продаж чипов, НОАК строит армию автономных дронов и роботов-собак. Reuters подготовил Вашингтону повод для новых санкций.
В феврале 2025 года китайский оборонный гигант Norinco представил автономную боевую машину P60, способную выполнять боевые задачи на скорости 50 км/ч. Мозг машины — DeepSeek, гордость китайского tech-сектора. Коммунистическая партия заявила, что это первая демонстрация того, как Пекин использует ИИ, чтобы догнать США в гонке вооружений.
Саму машину тогда не показали — были опубликованы лишь заявления с некоторыми её техническими характеристиками. P60 — это UGV, или беспилотный наземный аппарат: например, другой недавно показанный танк VU-T10 тоже относится к этому типу (на фото).
Но ладно с танками. Reuters расследовал сотни патентов, исследовательских работ и военных тендеров: DeepSeek системно интегрируют в вооружённые силы Китая. Дроны-рои, роботы-собаки для разминирования, автономное целеуказание — всё это уже не концепты, а реальные разработки Национальной освободительной армии Китая (НОАК).
За 2025 год в 12 военных тендерах Народно-освободительной армии фигурировал DeepSeek, и только в одном — основной китайский конкурент Alibaba Qwen. Популярность DeepSeek у военных — это «суверенность алгоритма»: она снижает зависимость от западных технологий и укрепляет контроль над критической цифровой инфраструктурой.
Интеграцию DeepSeek в боевую машину P60 делала китайская компания Landship Information Technology. В феврале они выпустили White Paper о военном применении DeepSeek, разработанный совместно с Huawei Mobile Data Center. В документе расписаны планы Huawei по внедрению DeepSeek в военную сферу на 2025 год: от семантического понимания команд в марте до распознавания замаскированных целей дронами в декабре.
Landship заявила, что технология, построенная на чипах Huawei, может быстро идентифицировать цели по спутниковым снимкам, координируя действия с радарами и авиацией для выполнения операций.
Исследователи из Xi'an Technological University заявили в мае 2025, что их система на базе DeepSeek оценила 10 тысяч боевых сценариев за 48 секунд — задача, на которую обычной команде военных планировщиков потребовалось бы 48 часов. Reuters не смог независимо проверить эти цифры, но заявления согласуются с возможностями DeepSeek в решении сложных задач.
Beihang University — вуз, известный военными авиационными разработками — использует DeepSeek для улучшения принятия решений дронами-роями при атаке на «низкие, медленные, малые» цели (дроны и лёгкую авиацию).
В ноябре 2024 НОАК выпустила тендер на роботов-собак с ИИ, которые будут действовать стаями для разведки и обнаружения взрывчатки. Reuters не смог подтвердить, выполнен ли тендер, но Китай уже демонстрировал вооружённых робособак от производителя Unitree на военных учениях.
В августе 2025 года Трамп объявил о беспрецедентной сделке: Nvidia и AMD будут отдавать правительству США 15% от выручки с продаж чипов H20 и MI308 в Китай в обмен на экспортные лицензии. Трамп назвал H20 «устаревшим» и «старым чипом, который у Китая уже есть в другой форме». А ещё намекнул, что за более современные чипы Blackwell хотел бы брать уже 30-50%.
Правовой статус этой схемы под вопросом — непонятно, на основании каких полномочий вообще заключена эта сделка и считается ли она налогом.
Но вот незадача: расследование Reuters обнаружило, что НОАК и аффилированные структуры продолжают использовать чипы Nvidia, включая модели под экспортным контролем США. Правда, они не могут точно утверждать, когда именно эти чипы были ввезены.
Сухой комментарий официального Вашингтона довольно чётко подводит вывод из материала: Америка планирует «следовать смелой, инклюзивной стратегии по распространению американских ИИ-технологий среди доверенных зарубежных стран, не допуская технологии в руки противников».
А DeepSeek R2 так до сих пор и не вышел.
Космос холодный, но тепло некуда девать
Кстати про холод. В интернете полно скептиков, которые называют Starcloud дураками: мол, забыли про физику! В космосе-то вакуум, куда вы тепло собрались отводить! И они правы в том, что эта проблема — ключевой технический вызов проекта.
В вакууме космоса нет среды вроде атмосферного воздуха или жидкости для передачи тепла, и инфракрасное излучение становится единственным эффективным методом терморегуляции. На Земле мы охлаждаем серверы кондиционерами и вентиляторами, и воздух забирает тепло через конвекцию, но в космосе конвекции нет. Остаётся только излучение — нужно буквально светиться инфракрасным светом, пока не избавишься от лишнего тепла.
Решение Starcloud: огромные лёгкие развёртываемые радиаторы — по сути два листа металла, между которыми прокачивают охлаждающую жидкость. Они погружают всю материнскую плату в термопроводящую жидкость вроде масла или воска, чтобы охлаждать каждый компонент равномерно — не только чип, но и все мелкие транзисторы, резисторы и прочую обвязку, которая на Земле не перегревается, а в космосе может.
Сейчас такие радиаторы очень дорогие, и это главная инженерная задача компании — сделать их дешёвыми и масштабируемыми. На рендерах Starcloud показывают гигантские панели — в планах на 5-гигаваттный дата-центр они будут размером 4 на 4 километра. Для масштаба: примерно как две Москвы внутри МКАД, только из солнечных панелей и радиаторов.
Ещё одна хитрость: солнечные панели тоже могут работать как радиаторы. Они собирают энергию, но при этом сами нагреваются — и часть этого тепла уходит через излучение обратно в космос. Так что чем больше панелей, тем больше и поверхность для рассеивания тепла.
Поэтому первый демонстратор Starcloud-1 — это не просто проверка GPU в космосе. Это прежде всего проверка системы охлаждения. Если радиаторы сработают — проект имеет шансы. Если нет — всё это останется красивой презентацией в блоге Nvidia.
Ядерная энергетика в США дорожает уже 50 лет. В Китае подешевела вдвое
Пока Запад изобретал новые типы реакторов, Китай научился штамповать одни и те же.
The New York Times опубликовала график, который стал вирусным в технокругах: стоимость строительства атомных станций в США неуклонно растёт с 1960-х, а в Китае за последние 20 лет упала вдвое и стабилизировалась. График построен на данных исследования из Nature, в котором проанализировали все построенные реакторы с 1970 года.
С 2013 года США ввели в эксплуатацию два реактора — оба на АЭС Vogtle в Джорджии. Их строили 11 лет, потратили 35 миллиардов долларов, что даёт около 15 долларов за ватт мощности. За тот же период Китай построил 13 реакторов, ещё 33 сейчас в стадии сборки. Китайские реакторы возводятся за 5-6 лет, стоимость — в районе $2-3/Вт.
При этом многие китайские реакторы основаны на американских и французских разработках. Так что дело не в прорывных технологиях.
Как США проиграли атомную гонку
Переломной точкой для США стала авария на АЭС Three Mile Island в 1979 году. После неё регуляторы резко ужесточили требования безопасности, сроки согласований выросли в разы, каждое изменение в проекте требовало отдельного одобрения. Параллельно застройщики экспериментировали с уникальными дизайнами реакторов — каждая станция становилась отдельным R&D-проектом.
Во Франции похожая история: в 1980-е страна отошла от проверенных американских разработок в пользу собственных, что привело к росту стоимости и срыву сроков. Даже сейчас строительство реактора Flamanville 3 длится больше 15 лет.
В конце 2000-х в США попытались перезапустить атомную энергетику через новый дизайн AP1000 с улучшенной безопасностью. Но технология оказалась сырой: на Vogtle столкнулись с непредсказуемым ростом затрат, проблемами с охлаждающими насосами, задержками согласований. К моменту завершения большинство американских энергокомпаний не хотели связываться с новыми АЭС.
Что происходит в Китае
Китай делал всё наоборот. Вместо изобретения велосипеда — три госкомпании, несколько стандартных типов реакторов, которые строятся снова и снова.
Государство даёт дешёвые кредиты под строительство, гарантирует закупку электричества по фиксированным тарифам, требует от энергосетей покупать атомную энергию. Местные производители выпускают большинство компонентов — от труб до кранов — что снижает затраты ещё больше. Регулирование стабильное: проект получает одобрение за недели, а не годы, и дальше никто не вмешивается.
После Фукусимы в 2011 году Китай не свернул программу, а усилил требования безопасности и ускорил разработку собственных продвинутых реакторов, сотрудничая с США и Францией. Результат: страна строит около 10 реакторов в год с 2022-го. К 2030 году Пекин планирует утроить ядерную мощность и обогнать США.
Параллельно Китай уже строит реакторы в Пакистане, прорабатывает экспорт в другие страны. Классический сценарий: изобрели на Западе, масштабировали в Китае, теперь Китай продаёт миру.
Какие прогнозы по гонке
Администрация Трампа хочет учетверить мощность атомной энергетики к 2050 году. Техгиганты вроде Google, Amazon и Microsoft вкладывают миллиарды в малые модульные реакторы (SMR) для питания дата-центров с ИИ. Но пока ни один из SMR-проектов не запущен в промышленную эксплуатацию, а если появится, новые реакторы вряд ли заработают раньше 2030-х.
Критики Nuclear Regulatory Commission говорят, что агентство задушило индустрию избыточными требованиями и не готово сертифицировать продвинутые модели быстро. При этом США почти потеряли производственные мощности для тяжёлых компонентов реакторов. Новое поколение может занять годы на отладку, а Китай тем временем строит свой 50-й реактор и продаёт технологии по всему миру.
Не могу не отметить, что NYT уже второй раз за последние пару недель громко обращает внимание на энергетические успехи Китая. История с солнечной энергией и дата-центрами в высокогорном Тибете повторяется, только ставки тут покруче: ядерная энергетика — это фундаментальные технологии, определяющие энергетическую карту на десятилетия вперёд.
Как интернет самоутверждается за твой счёт — и что с этим делать
После поста про Duolingo на меня вылили 400 тысяч просмотров хейта (но не только). Надо извлечь из этого хоть какую-то пользу!
Мой вчерашний пост про провал с изучением китайского залетел в Твиттере на 350 тысяч просмотров и был расшарен по всей телеге. Интернет поделился на два лагеря: тех, кто узнал себя и поблагодарил за честность, и тех, кто решил, что это отличный момент меня поставить на место. Сотни комментариев в духе «слабая аура», «ты просто тупой», «у меня получилось, а значит ты просто лох».
Очередное напоминание, что социальные сети — это слот-машина для эго, где ты крутишь барабаны в поисках контента, с которым можно выгодно повзаимодействовать. И самые лакомые посты — это чьи-то личные истории с элементом неудачи или уязвимости. Потому что на них легко самоутвердиться.
Как было с телевизором 30 лет назад: ты смотрел шоу, переживал эмоции, а на следующий день рассказывал друзьям и коллегам своё мнение, какая героиня лохушка, как бы ты поступил на месте героя. И получал социальное одобрение за остроумную шутку или точное наблюдение.
С платформами природа этого взаимодействия глобально не поменялась. Только человек по ту сторону экрана теперь — не абстракция или недостижимого уровня селебрити, а подходящий объект для сравнения. «У него не получилось, а у меня получилось» — это мгновенный допамин. «Он ошибся, а я бы так не сделал» — ещё порция. Плюс можно получить лайки и поддержку от других: «Точно, автор дурак, а ты молодец».
Это очень дешёвый способ почувствовать себя лучше. Пролистал ленту, нашёл чью-то историю, написал что-то язвительное, получил валидацию, пошёл дальше. Тебе ничего не грозит — через интернет ебало не набьёшь. Ты просто один из сотен комментаторов, тебя сложно сделать объектом ненависти в ответ.
Тысяча порезов
Когда тебе пишут сотни людей, что ты неудачник, каждый из них не прямо сильно задевает, но это как тысяча мелких порезов. Я не знаю комментаторов, они меня не знают. Но они формируют фон, на котором для людей, которые для меня что-то значат, я выгляжу хуже, чем хотелось бы.
И начинаешь сам себя проверять: а может, они где-то правы? Может, я действительно выбрал неправильный способ? Может, надо было раньше распознать манипуляции приложения? Ставить под сомнение свой опыт под давлением толпы — реакция закономерная.
Но есть важный нюанс: большинство этих людей реагируют не на меня конкретно, а на образ в интернете. Им не интересен мой реальный опыт — скорее, возможность использовать мою историю как трамплин для собственного эго. С одной стороны, это обезличивает хейт — они не меня хейтят, а абстрактного «неудачника из интернета». С другой — а почему я для вас настолько удобная мишень?
Шутки первого порядка
Годы работы с комментариями в издании научили меня кое-чему важному. Комментаторы приходили как раз в основном из социальных сетей с привычкой писать «ты долбоёб» вместо «здравствуйте» и идти дальше. Мы их от этого отучили, поощряя остроумные комментарии плюсиками.
Но это породило культуру «шуток первого порядка» — самых очевидных реакций, которые приходят в голову первыми. Заходишь в тред, а там уже залайкана шутка, которую ты сам хотел написать. Расстраиваешься — оказывается, она очевидная, её все придумали одновременно.
Поэтому люди заходили в комментарии как можно быстрее — чтобы успеть срубить социальное одобрение первым.И понимая это, проще воспринимать негатив — обычно люди не вникают глубоко, они хватаются за первую зацепку для быстрой реакции.
Чё делать?
Не принимай решений в моменте. Пройди через фильтр негатива и вытащи рациональное. Пусть все твои взаимодействия всё-таки принесут что-то полезное.
Помни: люди читают жопой и имеют на это право. Незнакомые люди на то и незнакомые, что ничего про тебя на самом деле не знают. А ещё — всем на тебя глобально похуй, каждый думает только о себе.
Если ты всё это понимаешь, если видишь механизм соцсетей, если не принимаешь близко к сердцу — ты уже на шаг впереди тех, кто просто крутит слоты в поисках очередного «неудачника» для буллинга.
Cамое странное последствие падения серверов AWS — отказ в работе умных матрасов
Оказывается, у них не было офлайн-режима. Вообще.
Неофициальный Reddit производителя сегодня оказался завален жалобами на неработающие функции умных матрасов. Обычно они умеют не только отслеживать сон, но и управлять температурой, в том числе автоматически включая разные режимы.
Но когда легли облачные сервера, через которые они работали, выяснилось, что:
— Не получалось управлять температурой матраса через приложение. Основная функция полностью зависима от облачного сервера, поэтому сменить температуру, включить или выключить подогрев/охлаждение было невозможно;
— Система «умного сна» не запускала никакие сценарии: например, не отслеживала сон, не хранила статистику по фазам сна.
— Отсутствовала реакция на кнопки или тач-панели. Многие отметили, что даже физическое управление на устройстве не работало должным образом или было крайне неудобно.
— Функции типа напоминаний и заданных расписаний «Подготовить кровать к сну» не срабатывали, так как все автоматизации работают только через интернет и серверы Eight Sleep.
— Некоторые матрасы, эммм, зависли (сам не верю, что это пишу): нельзя было даже запустить приложение, оно остановилось на заставке, не загружая интерфейс.
Убил твит чувака, который настроил сценарий подогрева матраса на 9 градусов к комнатной температуре перед сном (хз зачем, говорит, так нравится). Когда сервера легли, матрас завис в этом режиме, и ему пришлось спать ночью, постоянно потея, так как охлаждение было включить невозможно.
Чё только не бывает.
У ChatGPT более 800 млн пользователей, но платят из них только 5%
Financial Times опубликовала детали пятилетнего бизнес-плана OpenAI, который компания показывает инвесторам.
Основные тезисы:
1. OpenAI обязалась закупить более 26 гигаватт вычислительных мощностей у Oracle, Nvidia, AMD и Broadcom — на это придётся потратить более $1 трлн в течение 10 лет;
2. Появятся источники дохода: сделки с госструктурами, шопинг-инструменты, видеосервис Sora, AI-агенты, пока не до конца понятный гаджет от Джони Айва, возможно — реклама в ChatGPT;
3. Капитальные затраты на инфраструктуру берут на себя партнёры вроде Oracle. Сама OpenAI обязуется расплачиваться по ним операционными расходами в будущем.
Но самое интересное — немного внутренних данных от источника в компании:
— Годовой доход: $13 млрд;
— 70% составляют подписки ChatGPT от обычных пользователей (которые $20/месяц), остальное платят хардкорные ;пользователи (разработчики, компании) по API;
— 800 млн пользователей, но платят только 5%. OpenAI планирует увеличить долю платящих до 10%;
— Операционный убыток за первое полугодие 2025: $8 млрд (при доходе $6,5 млрд).
Это означает, что на каждый заработанный доллар OpenAI тратит $2,23. Улучшается это положение небыстро: в 2024 году на доллар выручки приходилось $2,35 расходов.
Даже при удвоении числа платящих пользователей до 10% — это всё равно 90% бесплатных пользователей при огромных затратах на инференс. Более того, даже подписка за $200/месяц (ChatGPT Pro) убыточна — пользователи используют продукт больше, чем OpenAI рассчитывала.
Математика не сходится даже в оптимистичном сценарии. Чтобы окупить $1+ трлн обязательств за 10 лет, нужно ~$100 млрд дохода ежегодно (без учёта других операционных расходов, которые очевидно сохранятся и будут немалыми). И даже если OpenAI выполнит свой прогноз по достижению $100 млрд годовой выручки к 2029 году, то при сохранении текущей операционной эффективности расходы составят $223 млрд (а убыток — $123 млрд).
Сэм Альтман говорит, что выход на прибыльность «не входит в топ-10 его забот» прямо сейчас. Да, компания и не обещает прибыльности до 2029 года, но даже эта дата выглядит оптимистично. Ведь есть ещё конкурирующие модели (Claude, Gemini, Deepseek, локальные opensource-модели) — многие бесплатные или дешевле — всё это создаёт давление на ценообразование. OpenAI не может поднять цены выше точки безубыточности, не потеряв пользователей.
Значит, придётся зарабатывать на них как-то дополнительно — введение рекламы в ChatGPT неизбежно, считает авторитетный аналитик Эрик Сайферт. И если вы думаете, что мотивировать больше пользователей платить за подписку будут более классными моделями — лол, конечно же нет, скорее урежут бесплатные лимиты, чтобы момент «Видимо, всё-таки придётся платить» наступал раньше.
Напомню, что OpenAI — ключевое звено в той самой схеме инвестирования на рынке AI по принципу «План эвакуации в случае пожара» 🔄
Это либо гениальная игра на опережение с расчётом на радикальный прорыв компании (а значит и общества и глобальной экономики) в AGI, либо классический пузырь в стиле WeWork, но на порядки крупнее. Несколько крупнейших компаний США теперь зависят от выполнения OpenAI своих контрактов, что создаёт системный риск для экономики.
Один из комментаторов в FT подытожил: «Если по-простому: вся мировая экономика висит на том факте, что люди платят 20 баксов за подписку на ChatGPT, и что их количество будет увеличиваться».
Китай понастроил солнечных панелей в горах Тибета площадью в пол-Москвы и мощностью 17 ГВт. Это повторится
Местные власти устроили пресс-тур на Тибетское плато для NYT и других иностранных журналистов. Газета сама заплатила за поездку своих сотрудников, чтобы никто не усомнился в их объективности — и всё равно они так охренели от увиденного, что восхищение не скрыть.
Провинция Цинхай обычно закрыта для иностранных СМИ — власти скрывают недовольство среди местного тибетского населения. Но летом её власти привезли журналистов в Талатанский солнечный парк — это 420 квадратных километров панелей на высоте почти трёх километров над уровнем моря. Для масштаба: это как половина площади Москвы в пределах МКАД. Мощность — почти 17 ГВт: этого хватит, чтобы обеспечить электричеством весь Чикаго.
Это крупнейший в мире кластер солнечных ферм, но это ещё не всё. К 2028 году площадь солнечных панелей в Цинхае вырастет ещё на 40%, а к 2030 году ёмкость работающих на её мощностях дата-центров увеличится аж в 5 раз. Для сравнения: Швейцария экспериментирует с маленькими солнечными установками на вершинах канатных дорог мощностью 0,5 мегаватт — этого хватает на питание 80 средних американских домов. Разница в масштабе мышления очевидна.
Значение имеет не только размер. Китайцы выжали из географии максимум: на высоте воздух разрежённый, поэтому солнечный свет ярче, чем на уровне моря, а холод повышает эффективность выработки панелями электричества. Днём работают солнечные батареи, ночью — ветряки на окружающих хребтах. Когда не хватает — добирают немного электричества с угольных станций из соседней провинции. Плюс строят гидроэлектростанции, которые днём накачивают воду в резервуары избытками солнечной энергии, а ночью сбрасывают её через турбины.
Себестоимость такого электричества — на 40% ниже, чем от угольных станций. Эффективность системы настолько высока, что дата-центры в Цинхае ещё и потребляют на 40% меньше электричества, потому что воздух для охлаждения не надо кондиционировать, и горячий воздух не выпускают попусту: им нагревают воду для систем отопления.
Часть вычислений для китайских технокомпаний уже идёт из Цинхая: программирование танцующих роботов-гуманоидов для новогодней телепрограммы в январе делали именно тут.
Правда, для управления беспилотниками это не подходит — задержки передачи данных по оптоволокну слишком велики, там важна скорость реакции. Поэтому их серверы остаются в восточном Китае, где живёт большинство населения.
В сентябре Си Цзиньпин впервые публично пообещал сократить выбросы парниковых газов по всей экономике и увеличить возобновляемую энергию в шесть раз. Для страны, которая до сих пор жжёт столько же угля, сколько весь остальной мир вместе взятый, это заявление имеет вес.
И хотя площади под солнечные панели выделены огромные, их ставят не на землю, а на опоры — под ними может продолжать пастись местный скот и жевать травку. Четверть века назад для строительства крупнейшей ГЭС в мире «Три ущелья» китайцы переселили миллион человек, а сейчас эквивалент её мощности добавляют в энергосистему каждые три недели, и никого переселять не надо.
США используют дипломатические и экономические рычаги, чтобы заставить другие страны покупать больше американских нефти, газа и угля. А Китай инвестирует в более дешёвые солнечные и ветровые технологии, батареи и электромобили, с целью стать мировым поставщиком возобновляемой энергии и продуктов, которые на ней работают.
Если рост энергетики напрямую связан с развитием ИИ (а так и есть — посмотрите на гонку за электричеством между дата-центрами OpenAI, Anthropic и других), то эти панели на Тибетском плато — не просто про зелёную энергетику. Это про то, кто будет обучать модели быстрее и дешевле в следующие десять лет.
Ходит денежка по кругу. Триллионный план инвестиций в AI-индустрии
Все инвестируют друг в друга, накачивая капитализацию. Что-то напоминает, да?
Bloomberg опубликовал материал про денежные потоки в AI-экосистеме. И, главное, визуализировал, как эта схема выглядит — получился мем про план эвакуации при пожаре: просто круг со стрелочками и паника «А-а-а-а-а!».
Вот как работает накачка:
— OpenAI за $500 миллиардов закупает GPU у Nvidia
— Nvidia инвестирует обратно в OpenAI до $100 миллиардов
— OpenAI заключает облачный контракт с Oracle на $300 миллиардов
— Oracle покупает чипы у Nvidia на десятки миллиардов
— OpenAI договаривается с AMD о GPU мощностью на 6 ГВт, а AMD получает опцион на покупку 160 миллионов акций OpenAI
— Microsoft инвестирует в OpenAI, OpenAI арендует мощности у Microsoft
— А ещё есть правительство США, которое получает 10% в Intel и 15% в экспорте Nvidia в Китай, Nebius Воложа, Mistral, xAI…
И так по кругу. Каждая сделка увеличивает капитализацию всех участников, создавая иллюзию бешеного роста рынка.
Прикол в том, что уже ОЧЕНЬ сильно напоминает классические схемы манипуляции рынком. Когда компании инвестируют друг в друга не столько ради реальной выгоды, сколько ради накачки оценок перед инвесторами.
Основной посыл — никогда ещё столько денег не тратилось на технологии без доказанной способности приносить прибыль.
Альтман «способен обрушить мировую экономику на десятилетие или привести нас всех в землю обетованную», — написала Стейси Расгон, аналитик Bernstein Research, в заметке для инвесторов на этой неделе. «Прямо сейчас мы не знаем, что за карты у него в руке».Читать полностью…
858 терабайт государственных данных Южной Кореи сгорели к чёртовой матери. Бэкапа просто не было
Один из специалистов по восстановлению данных покончил с собой. Катастрофа случилась из-за чудовищной халатности.
26 сентября 2025 года в государственном дата-центре National Information Resources Service (NIRS) в городе Тэджон вспыхнул пожар. За несколько часов огонь уничтожил серверы облачного хранилища G-Drive (от слова government), где чиновникам выделялось по 30 ГБ для хранения различных документов, которые запрещено было хранить на офисных компьютерах. Им пользовалось 17% всех федеральных чиновников в Корее, или около 125 тысяч человек. Но не только — там хранились данные ещё 163 онлайн-сервисов южнокорейского правительства.
Масштаб потерь оценивается в 858 терабайт данных, которые могут быть утеряны навсегда. Среди пострадавших сервисов — регистрация бизнесов, проверка безопасности продуктов, сертификация импорта и экспорта, обработка визовых заявок. Представьте: вы подали документы на визу месяц назад, и вся эта информация просто испарилась. Или зарегистрировали компанию — и теперь никто не может подтвердить, что она вообще существует.
В любом учебнике по инфраструктуре прописано железное правило: резервные копии должны храниться физически отдельно от основных данных. Желательно в другом здании. Ещё лучше — в другом городе. Идеально — в другом регионе с отдельным энергоснабжением.
У G-Drive бэкаапа не было. Вообще. По словам источника из МВД, потому что объём данных был слишком большим — мол, у остальных 95 государственных систем бэкапы есть.
Причина пожара, по предварительным данным Korea Times, стал взрыв литий-ионного аккумулятора в одном из помещений: якобы за 40 минут до этого их переносили с места на место. Полиция задержала четырёх человек, включая подрядчиков, ответственных за техническое обслуживание. Расследование продолжается, но вопросы уже есть: почему системы пожаротушения не сработали? Почему не было автоматического отключения при первых признаках возгорания? Как вообще такое могло случиться с государственной инфраструктурой?
Но этот пожар — уже не просто IT-инцидент, а настоящая человеческая трагедия. 56-летний специалист, которого отправили восстанавливать потерянные данные в дата-центр NIRS в соседнем Седжоне, не выдержал давления и покончил с собой, вероятно, спрыгнув с 15 этажа, где нашли его телефон.
Его личность не раскрывается из уважения к семье, но, судя по сообщениям в южнокорейских СМИ, на него оказывалось колоссальное давление. Представьте: ты понимаешь, что от тебя зависит восстановление критически важной государственной информации, но данные могут быть утеряны безвозвратно. Ты работаешь без сна, пытаясь спасти хоть что-то, а сверху на тебя давят медиа, жители и вся государственная машина.
По состоянию на 7 октября удалось восстановить работу всех 163 сервисов — но это не значит, что все данные вернули. Многие системы запустили заново, часть информации восстановили из частичных бэкапов, что-то пришлось пересоздавать с нуля. Но сколько именно данных потеряно навсегда — пока неизвестно.
В США федеральные данные хранятся минимум в трёх физически разделённых локациях на расстоянии сотен километров друг от друга. Эстония, которую часто ставят в пример цифровизации, держит полную копию государственных данных в Люксембурге. В Сингапуре государственные системы используют мультиоблачную стратегию: данные реплицируются между AWS, Google Cloud и Azure одновременно.
Южная Корея — одна из самых технологически продвинутых стран мира. Но в случае с государственным дата-центром, похоже, сработал классический сценарий: сэкономим, авось и так сойдёт.
И вот результат.
Deloitte расширяет партнёрство с Anthropic на 470 тысяч сотрудников на фоне скандала из-за ошибок GPT-4o
Тайминг комичный, но сделка готовилась с прошлого года.
В понедельник Deloitte и Anthropic объявили о расширении партнёрства: Claude развернут для всех 470 тысяч сотрудников компании в 150 странах. Это крупнейшее корпоративное внедрение Claude на сегодня.
Как я уже писал, параллельно выяснилось, что Deloitte возвращает деньги австралийскому правительству за отчёт стоимостью $440K, предположительно, сгенерировав его куски с помощью GPT-4o и наворотив ошибок. TechCrunch называет тайминг «комичным»: компания одновременно хвастается расширением использования ИИ и возвращает деньги за косяки нейросетей.
Но такие сделки не готовятся ни за пару дней, ни месяцев.
Первое партнёрство Deloitte и Anthropic объявили ещё в июле 2024 года, так что это не спонтанная реакция на скандал. В апреле запустили программу сертификации 15 тысяч специалистов на работу с Claude. А теперь — полномасштабное развёртывание.
Deloitte создаст Claude Center of Excellence со специалистами, которые будут разрабатывать фреймворки внедрения и обеспечивать техподдержку. Для разных групп сотрудников — от бухгалтеров до разработчиков — создадут отдельные «персоны» Claude.
Почему выбрали Anthropic, а не OpenAI? Официально ответ такой: «Deloitte выбрала Claude, потому что им нужен надёжный ИИ для сотрудников и клиентов в регулируемых индустриях — финансы, здравоохранение, госсектор. Claude построен с учётом compliance и контроля, которые требуются энтерпрайзу».
Но вот только у Deloitte уже есть собственный инструмент PairD на базе OpenAI GPT, а в том самом австралийском отчёте с галлюцинациями использовался именно Azure OpenAI GPT-4o. То есть Deloitte не променяла OpenAI на Anthropic — они используют оба.
Просто у Claude репутация ещё более безопасного, укрощённого ИИ, что полезно для использования в регулируемых индустриях. Ну и, понятное дело, пришлось кстати на фоне скандала с австралийским правительством.
Технический директор Deloitte Рэнджит Бава пояснил, зачем им Claude: «Клиенты хотят знать — а вы сами этим пользуетесь? Так мы будем лучше их консультировать, нам будут больше доверять. Поэтому мы начали с себя».
Интересно, задавали ли клиенты вопрос: «А вы проверяете свои отчёты, прежде чем брать за них полмиллиона?»
Deloitte возвращает деньги австралийскому правительству за отчёт стоимостью $440K из-за галлюцинаций GPT-4o
«У Deloitte проблемы с человеческим интеллектом» — сенатор предложила лучше купить подписку на ChatGPT.
Консалтинговый гигант Deloitte Australia согласился вернуть последний платёж по контракту на $440 тысяч после того, как признал использование ИИ в отчёте, который оказался напичкан ошибками: три несуществующие академические ссылки, выдуманная цитата из решения Федерального суда и неправильно написанное имя судьи.
Отчёт готовили для Департамента занятости и трудовых отношений — он должен был проверить IT-систему для автоматизации штрафов получателям социальных пособий. По иронии, Deloitte критиковала правительственную автоматизацию, используя собственную кривую автоматизацию.
Первую версию опубликовали в июле. Меньше чем через месяц академик из Сиднейского университета Кристофер Радж обнаружил проблемы и предположил, что это галлюцинации генеративного ИИ. Deloitte сначала отмалчивалась.
В новой версии отчёта, тихо загруженной в пятницу перед длинными выходными (снова по иронии, сегодня в Австралии отмечается День труда), удалили дюжину ссылок на несуществующие работы профессора Лизы Бёртон Кроуфорд из Сиднейского университета. Ещё две ссылки — на несуществующий отчёт профессора Бьёрна Регнелля из университета Лунда в Швеции.
Самое жёсткое: выдуманная цитата из ключевого дела о незаконных автоматических возвратах уже выплаченных пособий — Deanna Amato v Commonwealth. GPT-4o написал имя судьи с ошибкой («Justice Davis» вместо Jennifer Davies) и сочинил цитату якобы из параграфов 25 и 26 решения: «Бремя доказывания лежит на лице, принимающем решение. Законные права человека не могут быть урезаны на основе предположения, не подкреплённого доказательствами». Красиво звучит, но такого не было.
Радж заметил интересную деталь в исправленной версии: «Вместо того чтобы заменить одну галлюцинированную ссылку на реальную, они заменили её на пять-шесть-семь-восемь новых. Это говорит о том, что исходное утверждение в отчёте вообще не базировалось ни на каком конкретном источнике». Очень вероятно, что Deloitte попросила GPT придумать обоснование — он и придумал.
В обновлённой версии в разделе методологии Deloitte признала использование «генеративной ИИ большой языковой модели (Azure OpenAI GPT-4o), лицензированной DEWR и размещённой на Azure-инфраструктуре департамента». Якобы её использовали для устранения «пробелов в прослеживаемости и документации».
Радж приравнял это к признанию ошибки из-за ИИ:
«Это больше не "сильная гипотеза". Deloitte выдала признание, пусть и спрятанное в разделе методологии. Они признали использование генеративного ИИ для основной аналитической задачи, но не раскрыли это изначально».
«У Deloitte проблемы с человеческим интеллектом. Это было бы смешно, если бы не было так печально. Частичный возврат выглядит как частичное извинение за работу ниже стандарта. Возможно, вместо большой консалтинговой фирмы покупателям лучше оформить подписку на ChatGPT».
Памятник упорству: стример KurtJMac потратил 14,5 лет, чтобы дойти до «края карты» в Minecraft
Баг в одной из старых версий породил прикольную мифологию и поставил ему амбициозную цель.
Minecraft вообще известна как одна из первых игр с процедурно генерируемыми «бесконечными мирами». Казалось, что дойти до края карты в ней — как достичь края Вселенной, особенно если ты недостаточно усидчив.
Но однажды создатель игры Маркус Notch Перссон написал в блоге, что из-за переполнения int32 в переменной «шума», подаваемого на вход генератора рельефа, где-то на расстоянии 12,5 млн блоков от места спавна игрока образовывалось нечто вроде причудливой стены — сам Notch назвал этот регион «Дальними землями». и это понятие вросло в лор Minecraft.
В мае 2011 года американский видеоблогер Курт Мак решил поставить целью своего канала дойти пешком до этих земель — без читов и прочих ухищрений. Путь затянулся, потому что ему пришлось играть в последнюю версию Java Edition, где баг не убрали, а значит и все обновления он не получал, да и препятствий на пути была масса: приходилось выживать. В процессе развития серии Far Lands or Bust («Добраться до Дальних земель или проиграл»), множества стримов и выпусков Мак даже собрал около полумиллиона долларов на различные благотворительные проекты, а его канал на YouTube вырос до 400 тысяч подписчиков.
4 октября 2025 года на стриме наконец-то добрался до заветной цели во время специального стрима. На видео выше — его реакция.
«Реалистичное видео на основе одного текстового запроса? Я вас умоляю. Хорошо, если наши пра-правнуки смогут иметь к такому доступ»
Пользователь Reddit, 2020 год